เทนเซอร์โฟลว์:: ปฏิบัติการ:: FusedBatchNormV3

#include <nn_ops.h>

การทำให้เป็นมาตรฐานแบบแบตช์

สรุป

โปรดทราบว่าขนาดของเทนเซอร์ 4D ถูกกำหนดโดย "NHWC" หรือ "NCHW" ขนาดของเทนเซอร์ 1D ตรงกับมิติ C ของเทนเซอร์ 4D

ข้อโต้แย้ง:

  • ขอบเขต: วัตถุ ขอบเขต
  • x: 4D Tensor สำหรับข้อมูลอินพุต
  • สเกล: เทนเซอร์ 1D สำหรับตัวประกอบสเกล เพื่อปรับขนาด x ปกติ
  • ออฟเซ็ต: 1D Tensor สำหรับออฟเซ็ต เพื่อเลื่อนไปที่ x ปกติ
  • ค่าเฉลี่ย: 1D Tensor สำหรับค่าเฉลี่ยประชากร ใช้สำหรับการอนุมานเท่านั้น จะต้องว่างเปล่าสำหรับการฝึกอบรม
  • ความแปรปรวน: 1D Tensor สำหรับความแปรปรวนของประชากร ใช้สำหรับการอนุมานเท่านั้น จะต้องว่างเปล่าสำหรับการฝึกอบรม

แอ็ตทริบิวต์ทางเลือก (ดู Attrs ):

  • เอปไซลอน: จำนวนทศนิยมขนาดเล็กที่บวกเข้ากับความแปรปรวนของ x
  • data_format: รูปแบบข้อมูลสำหรับ x และ y "NHWC" (ค่าเริ่มต้น) หรือ "NCHW"
  • is_training: ค่าบูลเพื่อระบุการดำเนินการสำหรับการฝึก (ค่าเริ่มต้น) หรือการอนุมาน

ผลตอบแทน:

  • Output y: เทนเซอร์ 4D สำหรับข้อมูลเอาต์พุต
  • Output Batch_mean: 1D Tensor สำหรับค่าเฉลี่ยแบทช์ที่คำนวณ ซึ่ง TensorFlow ใช้เพื่อคำนวณค่าเฉลี่ยที่ทำงานอยู่
  • Output batt_variance: 1D Tensor สำหรับความแปรปรวนของแบตช์ที่คำนวณแล้ว ซึ่ง TensorFlow จะนำไปใช้ในการคำนวณความแปรปรวนที่ทำงานอยู่
  • Output Reserve_space_1: 1D Tensor สำหรับค่าเฉลี่ยแบทช์ที่คำนวณแล้ว เพื่อนำมาใช้ซ้ำในการคำนวณแบบไล่ระดับ
  • Output Reserve_space_2: 1D Tensor สำหรับความแปรปรวนแบทช์ที่คำนวณแล้ว (ความแปรปรวนแบบกลับด้านในกรณี cuDNN) เพื่อนำมาใช้ซ้ำในการคำนวณการไล่ระดับสี
  • Output Reserve_space_3: 1D Tensor สำหรับผลลัพธ์ระดับกลางบางส่วน เพื่อนำมาใช้ซ้ำในการคำนวณการไล่ระดับสีเพื่อประสิทธิภาพที่ดีขึ้น

ตัวสร้างและผู้ทำลาย

FusedBatchNormV3 (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input x, :: tensorflow::Input scale, :: tensorflow::Input offset, :: tensorflow::Input mean, :: tensorflow::Input variance)
FusedBatchNormV3 (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input x, :: tensorflow::Input scale, :: tensorflow::Input offset, :: tensorflow::Input mean, :: tensorflow::Input variance, const FusedBatchNormV3::Attrs & attrs)

คุณลักษณะสาธารณะ

batch_mean
batch_variance
operation
reserve_space_1
reserve_space_2
reserve_space_3
y

ฟังก์ชันคงที่สาธารณะ

DataFormat (StringPiece x)
Epsilon (float x)
ExponentialAvgFactor (float x)
IsTraining (bool x)

โครงสร้าง

เทนเซอร์โฟลว์ :: ops :: FusedBatchNormV3 :: Attrs

ตัวตั้งค่าแอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ FusedBatchNormV3

คุณลักษณะสาธารณะ

ชุด_mean 

::tensorflow::Output batch_mean

ชุด_ความแปรปรวน 

::tensorflow::Output batch_variance

การดำเนินการ 

Operation operation

สำรอง_พื้นที่_1 

::tensorflow::Output reserve_space_1

สำรอง_พื้นที่_2 

::tensorflow::Output reserve_space_2

สำรอง_พื้นที่_3 

::tensorflow::Output reserve_space_3

ย 

::tensorflow::Output y

งานสาธารณะ

FusedBatchNormV3 

 FusedBatchNormV3(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input x,
  ::tensorflow::Input scale,
  ::tensorflow::Input offset,
  ::tensorflow::Input mean,
  ::tensorflow::Input variance
)

FusedBatchNormV3 

 FusedBatchNormV3(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input x,
  ::tensorflow::Input scale,
  ::tensorflow::Input offset,
  ::tensorflow::Input mean,
  ::tensorflow::Input variance,
  const FusedBatchNormV3::Attrs & attrs
)

ฟังก์ชันคงที่สาธารณะ

รูปแบบข้อมูล 

Attrs DataFormat(
  StringPiece x
)

เอปซิลอน 

Attrs Epsilon(
  float x
)

ปัจจัยเฉลี่ยแบบเอกซ์โพเนนเชียล 

Attrs ExponentialAvgFactor(
  float x
)

คือการฝึกอบรม

Attrs IsTraining(
  bool x
)